معركة سابقة · 2024-08-26 UTC
Computer Vision مواجهة — 26 أغسطس 2024
من فئة Computer Vision. 8 علامات موزعة على 3 متنافسين. OpenCV AI Kit (OAK) نال التاج.
الترتيب النهائي
التشكيلة
المتنافسون
ملفات تعريف كل أداة تنافست في هذه المعركة، مرتبة حسب الدرجة النهائية.
OpenCV AI Kit (OAK) هو عائلة من الأجهزة الحافة التي تجمع بين كاميرات العمق الاستيريو ومعالج الشبكة العصبية على اللوحة، مما يتيح للمطورين تشغيل نماذج الرؤية الحاسوبية والذكاء الاصطناعي مباشرة على الكاميرا دون الحاجة إلى GPU مضيف. تم بناء OAK حول وحدة المعالجة المرئية Intel Movidius Myriad X ويدعمها SDK DepthAI، ويمكن لأجهزة OAK أن تقوم بالكشف عن الكائنات وتتبعها وتقدير وضعها وتحديد موقعها ثلاثي الأبعاد في الوقت الفعلي. النظام مفتوح المصدر، مع مخططات أجهزة موثقة، وAPIs بايثون وC++، واندماجات مع ROS، مما يجعله شائعًا في الروبوتات والطائرات بدون طيار والتفتيش الصناعي ونماذج البحث. يمكن للمطورين نشر النماذج المدربة مسبقًا من OpenVINO Model Zoo أو تحويل شبكات PyTorch وTensorFlow الخاصة بهم لتشغيلها على الجهاز. يتم إنتاج OAK بواسطة Luxonis بالتعاون مع مجتمع OpenCV، مع متغيرات تتراوح من وحدات USB المضغوطة إلى كاميرات PoE التي يمكن استخدامها في التطبيقات المدمجة والمستقلة.
تفصيل المعايير
- إدراك العمق الاستيريو مع تحديد موقع الكائنات ثلاثي الأبعاد
- استنتاج الشبكة العصبية على اللوحة عبر Myriad X VPU
- SDKs DepthAI بايثون وC++
- دعم نماذج OpenVINO وPyTorch وTensorFlow
- وحدات USB وPoE ووحدات مستقلة
- التكامل مع سير عمل ROS وOpenCV
Oxipit.ai
حلول الذكاء الاصطناعي للكمبيوتر الرؤية للذكاء الاصطناعي للصور الطبية وسير العمل الإشعاعي
OXIPIT هو أداة ذكاء اصطناعي متخصصة في رؤية الكمبيوتر للصور الطبية وسير العمل الإشعاعي. تجمع المنصة بين الابتكار والقيمة السريرية لتحسين كفاءة وفعالية سير العمل والتصوير الطبي.
تفصيل المعايير
- التحسين الالي لتشخيص abnormalities في صور صدري بالأشعة
- prioritization والتriage لتأثيرات الأمراض
- التساعد على الإبلاغ radiology
- إجراءات ضمان الجودة للصحة
- integrate workflow وPACSو DICOM
- إسناد قرارات clinical decision إلى radiologists
OmniVision هي نموذج للغة الرؤية الضوئية الخفيف الوزن مصمم为了 إعطاء فهم متعدد الأبعاد للموارد المرتبطة. عن طريق الحد من تعداد الأرتباطات وأرتفاع الذاكرة، يمكنه إستخدامها بشكل فردي على أجهزة hardware الجانبية بشكل غير مباشر دون الاعتماد على استخلاص الخوادم، مما يجعلها مناسبة للتطبيقات المحمولة وأنظمة المستثمر، وأنظم العمل الحساسة للخصوصية. يدعم هذا النموذج تدفقات صورة جنبًا إلى جنب مع تعليمات نصية، ويمكنه تنفيذ مهام مثل الإجابة على أسئلة المرئية، وإعادة صياغة الصور، والاستيعاب المرئي الأساسي. وتبادل بين حجمه الصغير بين القدرة الورقية والمستوى العالي للسرعة والكفاءة واستخدامية العمل في بيئات اللا إنترنت، مما يجعله خيارًا عملية للهندسين الذين يقومون بإنشاء ميزات متعددة الأشكال التي تشكل الاستجابة للظروف المحدودة.
تفصيل المعايير
- فهم اللغة-المرئي
- المُحسّن من حيث الأداء لجهاز حوافز العُرض
- تعليمات وصف الصور وتسؤال المرئي
- عدد معين من المعلمات
- ممارسة التخمين بشكل خارجي
- دمج صديق للمُطورين